本文關(guān)鍵詞：多光譜成像系統(tǒng)圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：多光譜成像系統(tǒng)主要用于對(duì)同一觀測(cè)目標(biāo)的多個(gè)波段同時(shí)進(jìn)行成像比對(duì),以實(shí)現(xiàn)對(duì)其成分組成、分布狀態(tài)等特性進(jìn)行觀測(cè)分析。相對(duì)于傳統(tǒng)的單一波段成像系統(tǒng),多光譜成像系統(tǒng)能夠獲得更為全面的目標(biāo)光譜信息。因此,在地質(zhì)勘探、目標(biāo)偵查、生命狀態(tài)觀察、環(huán)境監(jiān)測(cè)等眾多領(lǐng)域等到了廣泛的應(yīng)用。對(duì)于多光譜成像系統(tǒng),保證在每個(gè)波段都能夠清晰成像是后續(xù)信息提取、特性分析的重要前提。而在實(shí)際使用過(guò)程中,往往由于噪聲干擾、系統(tǒng)離焦、平臺(tái)抖動(dòng)等因素,導(dǎo)致系統(tǒng)像質(zhì)下降,必須采取一定的技術(shù)手段對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行相應(yīng)處理。由于圖像處理手段相對(duì)于硬件調(diào)整方法,具有成本低、方法靈活、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、改進(jìn)空間大等優(yōu)點(diǎn),在成像系統(tǒng)、尤其是多光譜成像系統(tǒng)中,圖像處理技術(shù)發(fā)揮了越來(lái)越重要的作用。本文在課題組自主研發(fā)的多光譜成像系統(tǒng)硬件平臺(tái)上,重點(diǎn)針對(duì)多光譜成像系統(tǒng)的快速自動(dòng)調(diào)焦技術(shù)、電子穩(wěn)像技術(shù)、以及目標(biāo)識(shí)別技術(shù)等幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究,提出了相應(yīng)的圖像處理算法。此外,根據(jù)研究?jī)?nèi)容與系統(tǒng)硬件特點(diǎn),進(jìn)行了相應(yīng)軟件控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。本文的主要研究?jī)?nèi)容和研究成果歸納如下:第一,自動(dòng)對(duì)焦方面,對(duì)當(dāng)前經(jīng)典的自動(dòng)對(duì)焦算法進(jìn)行了比較分析。針對(duì)現(xiàn)有算法的不足,先后提出了基于對(duì)數(shù)功率譜的離焦深度自動(dòng)對(duì)焦法、基于SUSAN邊緣算子的對(duì)焦深度自動(dòng)對(duì)焦法以及基于投影微分法的對(duì)焦深度自動(dòng)對(duì)焦方法。經(jīng)過(guò)比較分析,最終選定投影微分法作為系統(tǒng)的自動(dòng)對(duì)焦方法。該方法首先是將對(duì)焦窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)做x與y方向投影,對(duì)這兩個(gè)方向投影數(shù)組的微分1范數(shù)均值求均方根,并將其作為該幀圖像的清晰度評(píng)價(jià)值;然后,結(jié)合經(jīng)典的爬山搜索算法,完成系統(tǒng)的自動(dòng)對(duì)焦過(guò)程。然后,利用該多光譜成像系統(tǒng)平臺(tái),對(duì)該方法的性能進(jìn)行了相應(yīng)的驗(yàn)證與評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,與經(jīng)典的Brenner、能量梯度以及Roberts清晰度評(píng)價(jià)算法相比,投影微分算法在保證具有同樣優(yōu)良的單峰性、無(wú)偏性、較高的靈敏度等基本特性的同時(shí),算法時(shí)間僅分別為以上三種算法的0.67、0.33和0.33倍,能夠更好的滿足系統(tǒng)對(duì)自動(dòng)對(duì)焦的高精度與實(shí)時(shí)性要求。第二,電子穩(wěn)像方面,提出了一種基于投影最大特征峰匹配的穩(wěn)像算法。該方法首先將參考幀與當(dāng)前幀等分為若干區(qū)域子塊,利用灰度投影計(jì)算式分別計(jì)算每個(gè)子塊的水平投影和垂直投影;然后,依次將兩幀圖像相應(yīng)子塊中對(duì)應(yīng)的垂直和水平投影最大特征峰的位置差值,作為相應(yīng)子塊的水平和垂直運(yùn)動(dòng)矢量;再次,根據(jù)幀間運(yùn)動(dòng)矢量變化程度進(jìn)行運(yùn)動(dòng)矢量修正;最后,根據(jù)各子塊的運(yùn)動(dòng)矢量統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)。將該算法應(yīng)用于多光譜成像系統(tǒng)中,在保證相同的穩(wěn)像效果的前提下,投影特征峰匹配算法與經(jīng)典的灰度投影算法相比節(jié)省了幾乎全部的搜索時(shí)間,取得了較好的穩(wěn)像效果和更好的實(shí)時(shí)性。第三,目標(biāo)識(shí)別方面,本文在現(xiàn)有經(jīng)典的C-V模型目標(biāo)分割方法的基礎(chǔ)上,對(duì)該模型進(jìn)行了改進(jìn)。該模型通過(guò)將每次迭代得到的距離函數(shù)的最大值引入C-V模型的Dirac函數(shù),對(duì)該函數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)參數(shù)修正,以拓寬活動(dòng)輪廓線的有效作用范圍,進(jìn)而大大的降低了分割算法的迭代次數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的C-V模型在其終止條件下得到了較理想的分割效果,與經(jīng)典的C-V模型相比,降低了初始曲線位置對(duì)最終分割結(jié)果的影響,且新模型的收斂速度在原有的基礎(chǔ)上提高了至少7倍。改進(jìn)的C-V模型在實(shí)時(shí)性及全局性方面都得到了明顯改進(jìn),進(jìn)一步提高了該算法在多光譜成像儀的圖像分割方面的自適應(yīng)性。第四,根據(jù)研究?jī)?nèi)容與系統(tǒng)特點(diǎn),研制了多光譜成像系統(tǒng)的控制軟件。該軟件系統(tǒng)具有如下功能:多個(gè)波段圖像數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與顯示、手/自動(dòng)調(diào)焦功能、手/自動(dòng)曝光功能、電子穩(wěn)像功能、目標(biāo)分割與識(shí)別功能、以及圖像與視頻序列的存儲(chǔ)功能。保證了系統(tǒng)按照預(yù)設(shè)的功能順利運(yùn)行。
【關(guān)鍵詞】：多光譜成像 自動(dòng)調(diào)焦 電子穩(wěn)像 圖像分割 投影微分 投影特征峰匹配 偏微分方程 C-V模型
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院研究生院(長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-10
• 目錄10-12
• 第1章 緒論12-24
• 1.1 課題研究背景及意義12-14
• 1.2 多光譜成像系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀14-19
• 1.3 多光譜成像系統(tǒng)典型圖像處理技術(shù)概述19-21
• 1.4 課題主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排21-24
• 第2章 基于投影微分法的對(duì)焦深度自動(dòng)對(duì)焦法的研究24-56
• 2.1 自動(dòng)對(duì)焦算法原理24-29
• 2.2 離焦深度法研究現(xiàn)狀29-30
• 2.3 基于對(duì)數(shù)功率譜的離焦深度自動(dòng)對(duì)焦法30-34
• 2.4 對(duì)焦深度法研究現(xiàn)狀34-35
• 2.5 基于SUSAN法的對(duì)焦深度自動(dòng)對(duì)焦法35-42
• 2.6 基于投影微分法的對(duì)焦深度自動(dòng)對(duì)焦法42-54
• 2.7 本章小結(jié)54-56
• 第3章 基于投影特征峰匹配的電子穩(wěn)像法的研究56-74
• 3.1 電子穩(wěn)像法穩(wěn)像原理56-59
• 3.2 電子穩(wěn)像法研究現(xiàn)狀59-62
• 3.3 基于投影特征峰匹配的電子穩(wěn)像法62-72
• 3.4 本章小結(jié)72-74
• 第4章 基于改進(jìn)C-V模型分割方法的研究74-92
• 4.1 圖像分割原理及研究現(xiàn)狀74-79
• 4.2 基于改進(jìn)C-V模型的分割法原理79-90
• 4.3 本章小結(jié)90-92
• 第5章 多光譜成像系統(tǒng)平臺(tái)介紹與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析92-114
• 5.1 多光譜成像系統(tǒng)的硬件平臺(tái)介紹92-96
• 5.2 多光譜成像系統(tǒng)的軟件控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)96-101
• 5.3 多光譜成像系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析101-112
• 5.4 本章小結(jié)112-114
• 第6章 總結(jié)與展望114-118
• 6.1 全文工作總結(jié)114-116
• 6.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)116
• 6.3 下一步研究工作116-118
• 參考文獻(xiàn)118-126
• 在學(xué)期間學(xué)術(shù)成果情況126-128
• 指導(dǎo)教師及作者簡(jiǎn)介128-130
• 致謝130

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

1 蘭衛(wèi)華;萬(wàn)敏;王凱;楊小儒;;中波紅外多光譜成像技術(shù)研究[J];光電工程;2012年02期

2 高;多模式多光譜成像系統(tǒng)[J];紅外;2000年09期

3 高國(guó)龍;;先進(jìn)的多光譜成像系統(tǒng)[J];紅外;2006年07期

4 許正光;梁來(lái)順;李馳原;;多光譜成像技術(shù)在文檢中應(yīng)用的理論與實(shí)踐[J];警察技術(shù);2006年03期

5 王金成;匡翠方;王軼凡;劉旭;;基于壓縮感知的熒光顯微多光譜成像[J];中國(guó)激光;2013年12期

6 Martha H.Tulloch,高國(guó)龍;隱伏指紋的多光譜成像[J];紅外;1995年08期

7 高國(guó)龍;多光譜成像技術(shù)提供測(cè)繪數(shù)據(jù)[J];紅外;1996年08期

8 王魏;鄭芝寰;沈會(huì)良;;多光譜成像系統(tǒng)的快速調(diào)焦方法[J];光電工程;2013年09期

9 ;[J];;年期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 楊萍;廖寧放;何麗;張東;馮潔;;高速窄帶多光譜成像系統(tǒng)光譜重建技術(shù)研究[A];2006中國(guó)科協(xié)年會(huì)——數(shù)字成像技術(shù)及影像材料科學(xué)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2006年

2 蘭衛(wèi)華;;中波紅外多光譜成像技術(shù)研究[A];中國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)2011年學(xué)術(shù)大會(huì)摘要集[C];2011年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 唐春曉;基于多光譜成像的數(shù)字粒子圖像測(cè)速技術(shù)研究[D];天津大學(xué);2010年

2 張艷超;多光譜成像系統(tǒng)圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院(長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所);2015年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 萬(wàn)會(huì)江;多光譜成像系統(tǒng)研究[D];浙江大學(xué);2011年

2 姚建帆;多光譜成像系統(tǒng)的通道選擇及總體軟件設(shè)計(jì)[D];浙江大學(xué);2015年

3 康念鉛;半透半反式多光譜成像裝置的研究[D];江西農(nóng)業(yè)大學(xué);2010年

4 郭長(zhǎng)青;基于多光譜成像的皮膚檢測(cè)算法研究[D];北京交通大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：多光譜成像系統(tǒng)圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：395853